【摘 要】
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离散型非线性极小极大问题本质上为一个传统的梯度类算法难以求解的不可微优化问题．针对每个分量函数都是凸函数的此类问题，利用熵函数法将其转化为一个光滑的无约束凸优化问题
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,西安邮电大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61373174,71271165）,陕西省教育厅自然科学专项基金资助项目（2013JK1130,11JK1051）,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（JB140705,2014GXNSFBA118023）
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离散型非线性极小极大问题本质上为一个传统的梯度类算法难以求解的不可微优化问题．针对每个分量函数都是凸函数的此类问题，利用熵函数法将其转化为一个光滑的无约束凸优化问题，并将具有并行搜索机制的生物地理学优化算法和具有全局收敛性的邻近点算法相混合，设计了一种具有全局收敛性的混合算法．为了充分发挥生物地理学优化算法的并行搜索机制和无需使用初始点的优点，该混合算法采用生物地理学优化为内层算法邻近点算法为外层算法．数值仿真结果表明，所提算法是求解此类非线性极小极大问题的一种有效算法．
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